試想，晶片比全球最好的實驗室更厲害，可迅速拿出疾病的準確診斷？微型攝影機能從分子層面上檢驗藥片的真假？系統可以從語言中檢查出此人患有心理疾病？ IBM 認為，這 3 件事都可以在幾年之內做到，因為他們有大利器：人工智慧 + 新型硬體。IBM 研究室已經開始著手把這 3 項研究變成成熟的醫療工具，將公司現存的機器學習和人工智慧系統與晶片、毫米波相控陣感測器等結合。AI + 超音波系統，「看」到疾病和危害（Source：topnewspress）首先要提到的「超音波系統」，是一種廣範圍的電磁波譜成像技術，不僅可以獲取人眼可見光形成的圖像，還能模擬超出此範圍的電磁波圖像。使用高性能相機和其他感測器，臨床醫生就能發現用藥是否適合患者。「用這種超音波技術，人們就像長了第三隻眼，能發現我們日常所忽略的線索。」IBM 技術總監 Rashik Parmar 說。儘管實現超音波的硬體已經出現，但要讓其進入市場，還需做更多的工作。能夠進行廣泛光譜成像的儀器不是什麼新鮮事物，但區別就是 IBM 要將其簡化、小型化，並降低其製造成本，還要用認知演算法來進行破譯和可視化，讓這項技術真正發揮其作用。Parmar 還補充，IBM 現在有很多「花俏」的發明，但都能很快讓它們變為可用性而在醫療應用上，簡單例子就是用超音波設備迅速看牙，或者為標準醫療射線檢查提供更豐富的訊息。可能在 IBM 計劃的 5 年之內，這種機器會變成你身邊的藥理學、毒物學專家，最終，這種超音波會整合到手機中，在吃飯或服藥之前可以先掃描一下，看是否有有害物質或致敏源等。AI + 晶片實驗室，精細疾病早診相似的，IBM 也有可能會在幾年內推出一種新的人工智慧分析技術：晶片實驗室。這種設備也就錢包大小，用一滴血或任意體液就能分析出細菌、病毒或預示某種疾病的蛋白質。▲ 晶片實驗室。（Source：IBM Research）Parmar 表示，IBM 從 6、7 年前就開始探索「奈米纖維」這種概念了，那時是要做一種可以模擬氣味的工具。如果將奈米纖維與其他種類的感測器相結合，就能用奈米結構來檢驗體液，包括唾液、血液、液體活檢的樣品，從中分析潛在的疾病。再結合數位化製造和 3D 列印等技術，IBM 就能把感測器放入定制化探針，幫助有效分析。相比需要等待數週的血檢，晶片實驗室不用花時間把病毒培養至能夠監測到的量，而是直接透過感測器來追蹤最細微的生物標記。這項技術最厲害之處，可能在人們出現症狀之前就了解自己的患病可能。舉阿茲海默症的例子，在出現明顯症狀之前很長一段時間，患者的神經狀態已經產生顯著改變。如果定期抽血檢查，可以在阿茲海默症早期就找到生物標記，迅速根據個人情況制定治療方法。雖然這種能從一滴血分析疾病的技術，對人工智慧是個巨大挑戰，但真正考驗 IBM 公司把此種產品推向市場的，還是在於技術難度超高的晶片。「晶片的最小測量級別為 20 奈米，它能讓你從一個相當細微的角度來觀察病毒等物質，但要看到這個精細程度，在材料的製作上要花費巨大心血。」AI + 文字資訊，形成精神疾病模型精神疾病，是一個需要人工智慧技術仔細咀嚼大量數據，再化做有效醫學見解的領域。在接下來兩年內，IBM 會製造出能從人講話中診斷精神疾病的機器學習系統原型。在精神疾病診斷中，患者的談話一直是醫生用以判斷病情的重要因素。語速、音量、用語特點，都可以用於判斷精神疾病。現在 IBM 把這個分析工作交給人工智慧，從患者與醫生的交流，或人們自己在社群網站上寫的話，都可以是分析材料。IBM 能做到這一點，前提是他們已花費數年時間來研究精神、心理障礙與語言之間的關聯，建立起一套測量系統。「我們目前提了日程的研究，是要弄清這件事：對特定個體來說，某段話中的某些用語，能否幫助我們理解這個人的心理狀態？」技術總監 Parmar 說。IBM 早已嘗試過建立醫療模型：Watson 最早的商業化嘗試，認為電腦系統，就是癌症護理醫師的助手。今天，公司還與醫療行業有不少合作，例如，IBM 透露 Jupiter 醫療中心（木星醫療中心）這家佛羅里達的地方醫療中心，就會引進 IBM Watson 的腫瘤輔助診療技術。另外還與紀念斯隆凱特琳癌症中心（MSK）合作癌症治療培訓計畫。除了精神分裂症、雙向情感障礙、憂鬱症等，IBM...
藍色巨人 IBM 目前正在進行一項計畫，那就是打算讓自家的人工智慧明星 Watson 接受新的挑戰──幫助納稅人降低稅負，獲得更多退稅。日前，IBM 宣布，將和 H&R Block 稅務諮詢公司合作，協助 7 萬稅務專業人員在報稅季裡填寫 1,100 萬人的稅務資料。H&R Block 的執行長 Bill Cobb 表示，Watson 的工作目標是協助稅務專業人員，説明他們可以協助提高客戶退稅金額、減少稅務負擔的機會。Bill Cobb 認為，75% 的美國人申請稅收能有機會退稅，而 H&R Block 公司員工退稅的比率更高達 85%。在美國，個人稅務的申報情況複雜。一般來說，報稅分兩部分，一部分是結算自己的收入所得（一般是分為薪資收入和投資收入），一部分是算出各種可以免稅或抵稅的額度。兩者之間的差距，就是用於計算個人所得稅的收入，最後看自己適用累進稅率的哪個層級。在這過程中，具體細節有繁雜的變化，包括不同收入的稅率不同，免稅或抵稅在聯邦稅和地方稅的計算上不同。而家庭可以一起為單位報稅，也可以分開報稅。不同的方式也有不同的減免辦法等，再加上免稅額度本身也有多種計算方式，使得納稅期間繳稅人會非常麻煩。正是因為美國稅法不是一般的複雜，也有不少可免稅的項目。所以，最後結算下來採用不同的報稅方式，可能就有很大區別。因此，每年美國的報稅季都是會計師業務最忙的時候。這樣的情況正好給了 IBM Watson 大顯身手的機會。它的核心技能是能夠用自然語言處理消化、分類大量文本，工作大量而持續。就在 IBM Watson 正式工作前，就已經先學習稅法的各項條款和稅務的資料。包括 7.4 萬份聯邦稅率檔案，以及人類會計師 60 年來總結成千上萬的報稅文件等。同時，IBM Watson 還學習了各種各樣可能會收到的報稅諮詢。隨著時間進展和更多資料輸入，IBM Watson 的建議變得越來越好，可以針對不同的職業、家庭經濟情況和個人情況給建議。除了協助專業稅務人士，IBM Watson 的另一個任務是增加該公司客戶的參與性和互動性。未來，客戶可以在單獨的螢幕上獲得建議，並提出問題，就像現在 Watson 協助 H&R Block 的員工。事實上，利用 Watson 的超強能力，不但強化了 IBM 自身的人工智慧戰略，讓 IBM 的技術深入更多的領域，且還透過與合作夥伴的合作，讓 Watson 直接接觸更多消費者。過去，IBM...
Google 表示，僅僅在發表第一年裡，TensorFlow 就幫助研究人員、工程師、藝術家、學生及其他工業人員取得巨大研究進展。這包括機器翻譯、早期皮膚癌偵測、防止糖尿病失明併發症等諸多領域。如今，TensorFlow 被用在逾 6,000 個開源資源程式庫，Google 研究人員對此感到十分欣喜。15 晚上 Google 在山景城舉辦了第一屆 TensorFlow 開發者高峰會，會上發表了 TensorFlow 1.0 正式版。一起來看看它有哪些新特徴：更快它運算更快──TensorFlow 1.0 有十分驚人的速度。快到什麼程度呢？據 Google 表示，在使用 8 個 GPU 的情況下，TensorFlow 1.0 在 Inception v3 的測試中速度提升 7.3 倍。在 64 個分散式 GPU 集群上執行，Inception v3 的跑分增加 58 倍。不僅如此，XLA（Accelerated Linear Algebra，加速線性代數）還為未來進一步的效能提升打下了基礎。TensorFlow 的官方網站 tensorflow.org 也上線了官方使用指南和祕訣，以幫助開發者調整模型參數，達到最大的訓練速度。另外，雷鋒網獲知，Google 將發表針對幾大主流模型的實做指導（更新版本），教學如何最大化利用 TensorFlow 1.0，相信不久之後就可以看到。更靈活它更加靈活──TensorFlow 1.0 加入新的進階別 API，還有 tf.layers、tf.metrics、tf.losses 模組。非常關鍵的是，Google 宣布 TensorFlow 1.0 內建新的...
日前一場與外媒的專訪中，Bill Gates 談到了機器人與人類勞工競爭工作的問題，並建議政府應該考慮「機器人稅」。作為推動人工智慧研究最劇的微軟公司創辦人，同時也是全球首富，Gates 通常被視為這種趨勢的發動者之一。不過在與《Quartz》的專訪中，Gates 倒是認為政府應該向徵用機器人、從而取代人類勞工的企業課稅，與歐盟並不同調。日前，歐洲議會否決了機器人規範中、關於機器人稅的條例，原因是擔心這樣的負擔，會阻礙機器人產業的初期發展。專訪中，Gates 認為這樣的稅源，可以獲得額外的資金來處理老人長照，以及孩童的教育經費，尤其應該拿來補助照護員與教師，讓學校能開更小型的班，或者讓長照業有更好的服務。有趣的是，Gates 似乎並不認為應該把這筆新增稅源，拿來當作失業者的補助。他傾向把機器人當作一種勞動力解放，可以讓人類去做其他更好的事，但沒有觸及「無條件收入」這個議題。Gates 亦表示，倉儲管理、清潔與運輸，將會是未來 20 年最快達成由機器人取代人力的工作──而這類工作在許多國家，都含有接納邊緣勞動力的性質，因此，Gates 覺得，人們應該開始注意這種趨勢，不能讓科技進展、以及科技創新對勞工的取代同步發生。而比起管制這些創新，機器人稅可能是更好的解決方式。不過這麼做難道不會引起企業不滿嗎？Gates 倒是認為，向機器人（背後的公司）抽稅，其實與向一般勞工抽稅，是完全一樣的事；再說，即使抽了稅，企業經由避稅、以及從自動化裡獲得的利潤，恐怕還是遠超過這些新支出。「It’s OK.」他說。Gates 最後也總結了自己的看法，認為政府應該出面處理這種涉及正義與不平等的事。這不是市場解決得了的。他同時也重申，他心目中的機器人稅，基本目的是為了資助多出來的勞動力，去幫助低生產力較低的勞工，因此教育與照護，是他覺得這筆稅源比較適當的去處。 The robot that takes your job should pay taxes, says Bill Gates （首圖來源：YouTube）
科技不斷進步，不只傳統製造業工作岌岌可危，就連學有專精的律師都可能面臨失業危機！人工智慧（AI）突飛猛進，能夠草擬契約，瀏覽文件搜尋可用證據，還能進行企業合併前的盡職調查（due diligence），或許會讓律師飯碗不保。CNBC 17 日報導，LawGeex 是審核法律文件的 AI 平台，該公司執行長 Noory Bechor 是律師出身，他說以往曾替許多公司撰寫合同，工作就像做苦工、內容相當機械化，他因此認為不少工作內容應該自動化。他說，LawGeex 可以草擬全新合約，並和資料庫中的類似文件比對，並會從每次審核的合約中學習，不斷進步。另外，大型律師事務所 Reed Smith 最近也試用了另一 AI 系統「RAVN ACE」，用 AI 審核數百頁文件。Reed Smith 知識長 Lucy Dillon 說，事務所用已經結案的案子測試，比較 AI 和人工審查的差距，發現 AI 表現不錯，抓到不少人工疏忽的細節，準確性相當高，而且速度極快。差距大概是幾分鐘和幾天之多。AI 越來越聰明，2016 年 Deloitte Insight 報告預測，未來 10 年法律業將出現巨大變革，長期而言將近 40% 的作業都會自動化。2013 年牛津大學報告也說，低階法律人員最可能工作不保。但是支持者力挺 AI，認為新科技會壓低成本，讓更多人能負擔法律服務，雇員將不減反增。相關人士說，大多數民眾無法支付律師費用，AI 能夠降低成本。新科技出現時，人們都有相同疑慮，電腦就是一例，但是實際並非如此。英國電訊報報導，根據公共服務智庫《Reform》最新發表的報告，公家機關可望成為下一個優步（Uber），預估到 2030 年英國中央政府 13.7 萬名行政公務員的工作都可由人工智慧聊天機器人來取代，預估一年可省下 26 億英鎊公帑。這份報告並且預估，30% 的護士工作可以被自動化，部分專科的醫師工作也有三成可被人工智慧所取代。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載，首圖來源：Flickr/Sarah-Rose CC BY 2.0）延伸閱讀： 律師要失業了？人工智慧首次進入律所任職 人工智慧新應用，IBM Watson 協助美國民眾報稅時提高退稅金額 白宮報告：AI...
上週，美國眾議院下屬委員會（負責電子商務和消費者保護）召開一場關於自動駕駛汽車的聽證會，這場聽證會名為「自動駕駛汽車的部署之路」。豐田研究院 CEO Gill Pratt、通用汽車全球戰略副總裁 Mike Ableson、Volvo 政府事務副總裁 Anders Karrberg、Lyft 公用政策副總裁 Gus Bilirakis 等高層齊聚一堂。這次會議重點是 Q&A 部分。因為參與對話的是自動駕駛政策制定者和汽車企業，因此聽證會上的談話可能會直接決定業界未來的路。雖然整個 Q&A 超過一小時，我們截取最有趣的部分給大家。問：Volvo 曾表示將直接略過 Level 3（SAE）升級到 Level 4，做這項決定的原因是什麼？Anders Karrberg（Volvo）：誠然，在 Level 3 車輛已經能完成基本駕駛和監控工作，但在關鍵時刻我們還是會將某些「危險」留給駕駛處理。不過，這樣的緊急時刻留給駕駛的反應時間又有多少？因此，我們直接把目標定在 Level 4。Nidhi Kalra（RAND Center）：我同意這觀點。確實有證據顯示 Level 3 可能會增加交通事故的發生機率，因此略過 Level 3 對車企來說是明智之選，許多廠商也注意到這點並嘗試規避。問：Volvo 曾表示會對 Level 4 級別下的交通事故負全責，為什麼會做出這樣的決定呢？Anders Karrberg（Volvo）：汽車廠商對自身所有系統都有責任，自動駕駛系統也不例外。問：汽車被駭客威脅離我們有多近？特別是在自動駕駛模式下。Gill Pratt（豐田研究院）：我認為讓大家意識這一威脅的存在很重要。不過也不用過度擔心，因為我們有反制措施。首先，我們需要保證車輛使用的安全技術無需依靠無線網路執行。豐田的安全哲學就是讓車輛自己處理各種安全事項。問：你們能詳細說明公司為改變交通的未來都做了些什麼嗎？Mike Ableson（通用汽車）：自動駕駛潛力巨大，要做的工作非常多。通用內部成立特殊的員工資源小組，他們有各自的工作，並與工程小組攜手探索自動駕駛汽車的潛力。Gill Pratt（豐田研究院）：在見了一名視障者後，豐田社長豐田章男決定改變公司對自動駕駛的態度。當時，這名視障者提出一個問題：「我什麼時候能坐著豐田車兜風啊？」當然，除了殘障者，我們還將老年群體考慮在內。日本老齡化已經相當嚴重，即使在美國，也有 13% 的人口超過 65 歲。由於嬰兒潮一代也紛紛老去，未來 15 年內這一比率會上漲至 20%，這可是不得了的事。我和家人在家都會把車鑰匙藏起來，因為我父親太老了，開車不安全。豐田的工作就是讓未來不再發生這類事情。Anders Karrberg（Volvo）：我們較看重自動駕駛汽車對殘障者生活的幫助。每週日我都會去看望父親，他已經快 100 歲了。他老人家每次都會問我：「我什麼時候才能開這輛車？」通勤是 Volvo...
認圖片、辨聲音、下圍棋、玩德州撲克、開卡車……似乎越來越多人能玩的事情 AI 也能玩，而且玩得比人還強。但暫時有一部分人還是自我感覺良好──程式設計師的工作 AI 還是很難勝任對吧？畢竟這需要邏輯思考、需要框架和流程設計，哪裡是 AI 能一下子做到的事呢，但 Google 等公司認為，AI 現在可以開始學習一些 AI 專家做的事了，那就是寫 AI 程式。Google Brain 人工智慧研究小組的研究人員最近就進行了這樣的嘗試。他們在一次試驗中讓軟體設計了一套機器學習系統，然後對這套系統進行語言測試，結果該系統的表現超過了人類設計的軟體。Google Brain 團隊首先用遞迴神經網路生成神經網路的說明，然後利用強化學習對該 RNN 進行訓練。其方法可以讓 AI 從零開始設計出一個新穎的神經網路架構，再利用 CIFAR-10 資料集（含 6 萬張 32×32 的彩圖，涉及 10 類對象，每一類各 6,000 張。其中 5 萬張為訓練影像，1 萬張為測試圖像）進行影像辨識測試時，其精確度甚至比人類設計的最好架構還高，錯誤率僅 3.84%，與目前最先進的神經網路模型相比，其錯誤率僅低 0.1 個百分點，但速度快了 1.2 倍。而在用於自然語言處理的 Penn Treebank 資料集上，其模型構造出來的一種遞迴神經單元，也超越了廣泛使用的 LSTM 神經單元等最新基準指標，在複雜度方面比後者好 3.6 倍。類似地，Google 的另一個 AI 團隊 DeepMind 最近也發表了一篇名為《學會強化學習》的論文。其研究同樣針對的是深度學習所需的訓練資料量大且抓取成本高的缺點。他們提出了一種名為 deep meta-reinforcement learning...
相比 Amazon、Google 等科技巨頭，蘋果在 AI 處於相對落後的位置。不過到了近期，蘋果開始在 AI 方面動作連連，反映出對於 AI 技術的急迫感。而近日，蘋果在 AI 方面又有了新動作。還記得五大巨頭成立的 AI 聯盟嗎？當時蘋果完全沒有相關動作。而現在，蘋果似乎終於要加入了。所謂「AI 聯盟」，是指人工智慧合作組織 Partnership on AI。去年 9 月，Facebook、Amazon、Google、IBM、微軟聯合創辦了這個組織。該組織成立時就預計要納入更多的夥伴。然而在當時，蘋果、Twitter、Intel 和百度都沒有拿到入場券。據彭博社報導，消息人士透露，蘋果加入「AI 聯盟」的消息最快將於本週公佈，不過蘋果和 Partnership on AI 都沒有做出回應。蘋果在 AI 領域起步並不晚。2011年，蘋果推出了語音助手 Siri，不過 Google、Amazon、微軟還是很快搶了蘋果的鋒頭。先是有 Google 設計的 AlphaGo 以 4：1 狂虐了南韓圍棋高手李世乭，Amazon 的 Alexa 也成為今年 CES 最熱門的語音助手。微軟 Crotana 的智慧程度也把 Siri 甩開一條街去。從 AI 專利的數量上，更可以直觀地看出蘋果的落後。據 CBinsight 統計，2009 年至今微軟共計擁有 200 多項 AI 專利，數量上佔據第一。Google 則從 2011...
諾基亞（NOKIA）日前宣布推出基於人工智慧的語音助手「MIKA」。MIKA 是多用途直覺知識助手（Multi-purpose Intuitive Knowledge Assistant）的縮寫，感覺上像是 Siri 或 Alexa，但又與其不同。MIKA 的底層是諾基亞 AVA 認知服務平台，利用了諾基亞在行業中的累積。MIKA 可以自動化學習大量工具、文件和數據，並通過語音辨識來幫助用戶搜尋訊息。但現階段，MIKA 僅供工程師和電信營運商使用，所以其主要任務是負責從網路截取專家意見來回答工程師的提問，並不擅長於 Siri 的查詢天氣、幫用戶開關等功能。諾基亞全球服務負責人 Igor Leprince 表示，通過具有互動性的用戶界面，工程師不必再透過 Google 搜尋各種問題，而是更精準快速地獲取訊息和建議，而且 MIKA 還可以提供訂製服務，這樣就可以支持電信業，根據全球網路的經驗來提供建議。諾基亞方面還表示，使用 MIKA 將幫助技術人員每天節約超過 1 小時的時間。此外，諾基亞選擇在這個時間發布 MIKA，被外界猜測是為了一個月後開幕的巴賽隆納世界行動通訊大會（Mobile World Congress，MWC）造勢。不過，諾基亞在 MWC 上推出的新款手機，很可能是 Google Assistant 而不是 MIKA。於此同時，三星（Samsung）正在為即將推出的 Galaxy S8 智慧手機打造人工智慧助手 Bixby。（本文由 36kr 授權轉載。首圖來源 Flickr/Abd allah Foteih CC BY 2.0）延伸閱讀： 繼 Nokia 6 後，HMD 可能在 MWC 展推出新旗艦「Nokia P1」 CES 中 Amazon Alexa 獨領風騷，看來 Google...
對開始啟動脫歐程序的英國來說，雖然外界一直不看好英國接下來的經濟發展，不過，英國政府本身倒是信心滿滿。根據外國媒體報導，英國首相梅伊（Theresa May）日前在一項會議上宣佈，未來英國政府的 「現代工業戰略」，重點將會是在「科學」、「研究」以及「創新領域投資」投資上。報導中指出，英國政府在 2016 年秋天宣佈將增加 47 億英鎊的研發資金，這些投資資金將是新工業戰略的核心。未來，這些資金將用在人工智慧（AI）、智慧能源技術、機器人技術和 5G 無線通訊等領域的發展上。這顯示英國新的經濟發展政策似乎圍繞著「第四次工業革命」展開，而不是試圖以重振煤礦或鋼鐵等傳統重工業為要項。 而「第四次工業革命」是世界經濟論壇（WEF）在 2016 年所提出的一個口號，指的是藉由自動化和機器人技術，對勞動力市場進行改變。對此，英國商業和能源部長 Greg Clark 表示，新的現代工業戰略將以「提高公眾生活水準，推動英國的經濟增長」為主要方向。由於目前已經有多個機構預測，包括機器人和人工智慧等技術可能將在全球市場取代數以百萬計的工作機會。WEF 也預估，到 2020 年時這些技術可能會「減少」500 萬個就業機會。根據花旗銀行（citi）和英國牛津大學的預估，全球經濟合作組織中的 57% 就業機會，未來都會面臨自動化技術的考驗。因此，英國政府這次的思考邏輯似乎想要先下手為強，幫助實現人工智慧和機器人革命，而不是淪為它的受害者。作為現代工業戰略的一部分，英國政府計畫花費 1.7 億英鎊來建立新的技術學院，為雇主的需求提供高技能的人才技術培訓，並讓學生在上大學之外，提供多一個選擇。在未來，梅伊也宣布，對英國經濟她將採取比前任更具干預性的態度。（首圖來源：Flickr/Policy Exchange CC BY 2.0）